Le Global Environnemental éMuLateur (GEML) est un composant du Système global de prévision déterministe expérimental (SGPD). Il s'agit d'un émulateur météorologique basé sur l'intelligence artificielle (IA) et entraîné sur des états atmosphériques passés. Plus précisément, ce modèle GEML est basé sur des données compatibles avec la version ¼°, 13 niveaux du modèle GraphCast (Lam et al. 2023) de la compagnie DeepMind. Il a été entraîné et affiné par ECCC, à l'aide des données ERA5 (1979-2016) et des analyses opérationnelles (2016-2021) du CEPMMT (ECMWF). Les poids recalculés sont également disponibles au public. Les prévisions sont effectuées deux fois par jour et vont jusqu'à 10 jours dans le futur. Il génère les champs de référence de température et de vent horizontal à grande échelle vers lesquels les prévisions de GEM dans le SGPD sont pilotées spectralement. La couverture géographique est globale avec une résolution horizontale de 28 km. Les données sont offertes sur 13 niveaux verticaux et sur une grille latitude-longitude uniforme globale avec une résolution horizontale de 0.25 degré. Six variables atmosphériques définies sur les 13 niveaux de pression, ainsi que 4 variables de surface sont disponibles toutes les 6 heures.

Les données GéoIA sont composées de bâtiments, hydrographie, forêts et routes extraits automatiquement via des modèles d'apprentissage profond appliqués à un ensemble de données source (généralement des images aériennes ou satellitaires). L'objectif principal de GéoIA est d'augmenter la couverture spatiale et temporelle de données géospatiales fondamentales à haute résolution.L'infrastructure et l'expertise mises en place par RNCan permettent un processus de création de données rapide, efficace et évolutif grâce à l'utilisation de technologies de pointe et de modèles d'intelligence artificielle. Les jeux de données extraits et publiés à partir d’une donnée source peuvent être revisités ultérieurement à mesure que des modèles plus précis sont développés et mis en production. Pour l'instant, seuls les fichiers statiques sont disponibles, mais au fur et à mesure du développement de la série, de nouveaux produits et services seront ajoutés.

Le référentiel québécois sur les bâtiments se compose d’une couche continue, réalisée à vol d’oiseau et présentée sous forme de polygones vectoriels. Ces travaux s’inscrivent dans le contexte de la démarche visant à doter le Québec d’une base de données riche et exhaustive qui rassemble les informations liées au cadre bâti. Il est le fruit d’un travail de collaboration entre le Centre de recherche en données et intelligence géospatiales de l’Université Laval, le milieu municipal, Ressources naturelles Canada et les ministères et organismes du Québec.Ce jeu de données intègre des géométries issues de différents partenariats et produites à l’aide de l’intelligence artificielle et d’algorithmes d’extraction automatisée. La couverture géographique correspond à l’information disponible lors de sa publication et sera étendue selon la disponibilité de nouvelles données. Pour connaître les changements survenus depuis la version précédente ou pour plus de détails sur les techniques de production et les données sources utilisées, consultez la **[liste des attributs](https://diffusion.mern.gouv.qc.ca/diffusion/RGQ/Vectoriel/Theme/Local/ReferentielBati/Document/ListeAttributs_RefBati.pdf)**. ###Caractéristiques des niveaux de complétudeLa qualité de la donnée géométrique peut varier selon le niveau de complétude (NC)\* atteint et pourrait différer de la réalité terrain, et ce, tant sur le plan de la représentation que sur celui de l’authenticité. Cette version incorpore des données de NC-0 et de NC-1 correspondant aux descriptions suivantes :* NC-0 : Géométries vectorielles brutes, de sources variées, sans contrôle qualité effectué;* NC-1 : Géométries validées manuellement (ajustements, ajouts, suppressions).\* _Chaque niveau de complétude (NC) caractérise le niveau de travail d’édition, de validation et de contenu descriptif du jeu de données. Des informations thématiques viendront bonifier le jeu de données_.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine. En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine. En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.

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La carte qui accompagne le « Guide sur les compétences essentielles » a été élaborée pour mettre en évidence les projets présentés dans le cadre du « Guide sur les compétences essentielles » publié par le Bureau de l'alphabétisation et du programme des compétences essentielles (BACE) d'Emploi et Développement Social Canada (EDSC). Le guide est conçu comme une vitrine pour le partage de pratiques prometteuses, d'études de cas et de partenariats fondés sur des projets du BACE qui ont été financés par des subventions et des contributions remontant généralement à 2012. Cette carte permet aux utilisateurs de visualiser les projets financés par le BACE et d'explorer diverses variables de données comme les groupes ciblés, les compétences essentielles et les projets de chaque secteurs industriels.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine. En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine.En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.

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